人工智能第1章绪论课件

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1、人工智能一种现代方法,Artificial Intelligence A Modern Approach,第一章 绪 论,1.1 什么是人工智能 1.2 人工智能的基础 1.3 人工智能的历史 1.4 目前发展水平 1.5 小结,人工智能的发源,古希腊的亚里士多德（前384-322）：给出了形势逻辑的基本规律 英国哲学家、自然科学家培根：系统地给出了归纳法 “知识就是力量” 德国数学家莱布尼兹：提出了关于数理逻辑的思想，把形势逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理，做出了能做四则运算的手摇计算器 英国数学家、逻辑学家布尔，实现了莱布尼兹的思想，提出了布尔代数,奥地利数理逻辑学家哥德尔：证明

2、了一阶谓词的完备性定理：任何包含初等数理的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。 意义：人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了某些事是做不到的。 英国数学家图灵：1936年提出了一种理想计算机的数学模型(图灵机)，1950年提出了图灵测试。图灵奖。 美国数学家Mauchly，1946年发明了电子数字计算机,人工智能的发源,美国神经生理学家McCulloch,建立了第一个神经网络的数学模型。 美国数学家香农，1948年发表通讯的数学理论，代表“信息论”的诞生。,人工智能的发源,人工智能(Artificial Intelligence, AI) 1956年美国达特茅斯会议 Mc

3、Carthy（麦卡锡）- 人工智能之父 计算算计,认为人工智能是一门技术，它创造出能够完成一定任务的机器，而当我们人类对这些任务进行处理的时候，需要一定的智能。 对于人类做得比较好的任务，让计算机来完成。 定理证明 下国际象棋 疾病诊断,类人行为方法：,图灵的测试,1950年图灵在心灵（mind）杂志上发表了一 篇划时代的论文：计算机器和智能。,图灵的测试,机器能思考吗？,机器是否具有智能的问题可以通过他设计的 “图灵测试”来解决。,自然语言处理 知识表示 自动推理 机器学习,通过图灵测试就有智能了吗？ 希尔勒的中文屋子 罗杰.施安克的故事理解程序,认知学派,认为人工智能是与人的思维、决策、问

4、题求解和学习等有关活动的自动化。 主要采用的是认知模型方法是关于人类思维工作原理的可检测的理论。,类人思维方法： 以Simon, Minsky和Newell等为代表，从人的思维活动出发，利用计算机进行宏观功能模拟。,为确定人类思维的内部是怎样工作的，可以有两种方法： 通过内省(Introspection) 通过心理学实验,认知学派,80年代Newell 等致力于SOAR系统的研究。SOAR系统是以知识块(Chunking)理论为基础，利用基于规则的记忆，获取搜索控制知识和操作符，实现通用问题求解。,认知学派,Minsky从心理学的研究出发，认为人们在日常认识活动中，使用了大批从以前的经验中获取

5、并经过整理的知识。该知识是以一种类似框架的结构记存在人脑中。因此，在70年代他提出了框架知识表示方法。,认为人工智能是用计算模型研究智力能力。 一个系统如果能根据它所知的信息（知识、时间、资源等）能够做出最好的决策，就是理性的思考。 当知识是完全的，并且资源是无限的时候，就是所谓的逻辑推理。,理性思考方法：,逻辑学派,逻辑学派以McCarthy和Nilsson等为代表，主张用逻辑来研究人工智能，即用形式化的方法描述客观世界。 逻辑学派在人工智能研究中，强调的是概念化知识表示、演绎推理等。McCarthy主张任何事物都可以用统一的逻辑框架来表示。,理性的地行动：理性智能体方法 认为人工智能关心的

6、是人工制品中的智能行为。这种人工制品主要指能够动作的智能体(Agent)。人工智能就是研究和建造理性智能体。 理性行为：做正确的事，即已知某些信念，理性智能体通过自己的行动达到某个目标或获得最佳结果，或在不确定的情况下，获得最佳期望结果。 理性思维强调正确推理，可认为是理性主体的一部分。,人工智能基础,哲学 数学 认知科学 经济学 脑科学 神经科学 心理学 计算机工程 控制论 逻辑 语言学,人工智能,什么是智能？ 个体有目的的行为、合理的思维, 以及有效的适应环境的综合性能力。 即个体认识客观事物和运用知识解决问题的能力。,1、感知与认识客观事物、客观世界与自我的能力; 2、通过学习取得经验、

7、积累知识的能力; 3、理解知识、运用知识和运用经验分析问题和解决问题的能力; 4、联想、推理、判断、决策的能力; 5、运用语言进行抽象、概括的能力; 6、发现、发明、创造、创新的能力; 7、实时地、迅速地、合理地应付复杂环境的能力; 8、预测、洞察事物发展变化的能力等。,智能,人工智能,人工智能是相对人的自然智能而言，即用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人的智能,实现某些机器思维“。 作为一门学科，人工智能研究智能行为的计算模型，研制具有感知、推理、学习、联想、决策等思维活动的计算系统，解决需要人类专家才能处理的复杂问题。,人工智能,人类智能的主要特点：感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能

8、力、学习能力以及行为能力。,特点：,感知能力,感知能力是指人们通过视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感觉器官感知外部世界的能力。是人类获取外部信息的基本途径。人类就是通过感知获取有关信息，再经过大脑加工来获得其大部份知识。,记忆与思维能力,记忆与思维能力是人脑最重要的功能，也是人类之所以有智能的根本原因所在。,存储由感知器官感知到的外部信息以及由思维所产生的知识,对记忆的信息进行处理即利用已有的知识对信息进行分析、计算、比较、判断、推理、联想、决策等。思维是一个动态过程，是获得知识以及运用知识求解问题的根本途径。,记忆 与 思维能力,思维的层次模型,思维是客观现实的反映过程，是具有意识的人脑对于客

9、观现实的本质属性、内部规律性的自觉的、间接的和概括的反映。 人类思维的形态主要有 感知思维 形象思维 抽象思维 灵感思维,感知思维,初级思维形态。 在人们开始认识世界时,只是把感性材料组织起来, 使之构成有条理的知识, 所能认识到的仅是现象。在此基础上形成的思维形态即是感知思维。 人们在实践过程中,通过眼、耳、鼻、舌、身等感官直接接触客观外界而获得的各种事物的表面现象的初步认识, 它的来源和内容都是客观的、丰富的。,形象思维,形象思维主要是用典型化的方法进行概括，并用形象材料来思维，是一切高等生物所共有的。形象思维是与神经机制的连接论相适应的。模式识别、图象处理、视觉信息加工都属于这个范畴。,

10、依据直觉。 思维过程是并行协同式的。 形式化困难。 在信息变形或缺少的情况下仍有可能得到比较满意的结果。,抽象思维,抽象思维是一种基于抽象概念的思维形式，通过符号信息处理进行思维。 只有语言的出现，抽象思维才成为可能，语言和思维互相促进，互相推动。可以认为物理符号系统是抽象思维的基础。,依靠逻辑进行思维。 思维过程是串行的。 容易形式化。 思维过程具有严密性、可靠性。,灵感思维,有人认为, 灵感思维是形象思维扩大到潜意识,人脑有一部分对信息进行加工, 但是人并没有意识到(潜意识)。也有人认为, 灵感思维是顿悟。灵感思维在创造性思维中起重要作用, 有待进行深入研究。,思维的层次模型,归纳与演绎能

11、力,归纳与演绎能力是人类求解问题的两种主要推理方式。 归纳能力是通过大量实例，总结出具有一般性规律的知识的能力。 演绎能力是根据已有的知识和所感知到的事实，推理求解问题的能力。,人工智能研究的方法和途径,符号主义 连接主义 行为主义,主要途径,符号智能,传统人工智能是符号主义，它以Newell和 Simon提出（1976年）的物理符号系统假设为基础。物理符号系统由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组分出现。该系统可以进行建立、修改、复制、删除等操作，以生成其它符号结构。 精神物质,连接主义,连接主义研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力。人们也称它为神

12、经计算。近年来迅速发展,大量的神经网络的机理、模型、 算法不断地涌现出来。,行为主义,Brooks提出了无需知识表示的智能、无需推理的智能(1991年)。他认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来，在许多方面是行为心理学观点在现代人工智能中的反映，人们称为基于行为的人工智能，简言之，称为行为主义。基本观点 （1）到现场去 （2）物理实现 （3）初级智能 （4）行为产生智能,智能,符号智能是以知识为基础，通过推理进行问题求解。也即所谓的传统人工智能。 计算智能是以数据为基础，通过训练建立联系，进行问题求解。人工神经网络、遗传算法、模糊系统、进化程序设计、人工生命等都可以包括在计算智能。,思维的层

13、次模型,人工智能历史,第一阶段（40年代中 50年代末）：神经元网络时代 - 双层网络 - M-P模型、感知器模型 - 问题：XOR问题不能解决,Minsky的著作：Perceptions（感知器） 从理论上证明了二层神经元网络不可能解决XOR问题 如果要求解XOR问题，神经元网络必须是3层或3层以上的结构 对3层或3层以上的神经元网络，难以找到一个通用的学习算法 1959年美国政府取消对神经网络研究的资助,人工智能历史,第二阶段(50年代中 60年代中)：通用方法时代 物理符号系统 主要研究的问题：GPS(通用问题求解)、智能游戏、翻译 对问题的难度估计不足(例如，归结法费时)，陷入困境,人

14、工智能历史,1958年：Newell和Simon的四个预测 十年内：计算机将成为世界象棋冠军 十年内：计算机将发现或证明有意义的数学定理 十年内：计算机将能谱写优美的乐曲 十年内：计算机将能实现大多数的心理学理论,人工智能历史,英俄翻译笑话： The spirit is willing but the flesh is week. （心有余而力不足） The Vodka is strong but meat is rotten. (伏尔加酒虽然很浓，但肉是腐烂的),人工智能历史,出错原因： Spirit： （1）精神 （2）烈性酒 结论： 必须理解才能翻译，而理解需要知识。 知识就是力量培根

15、知识蕴含着力量费根鲍姆,人工智能历史,第三阶段（60年代中80年代末）：知识工程时代 专家系统 自然语言处理 知识工程 知识工程席卷全球 各国发展计划 日本五代机计划 美国MCC计划 英国ALVEY计划 法国UNIKA计划 中国863计划,人工智能历史,专家系统,1962年McCarthy创立了Stanford AI Lab 1965年MIT的Joseph Weizenbaum研制出ELIZA 用英语进行交互 回答任何问题 1965-1983：Feigenbaum和Lederberg启动DENDRAL工程 1969年：SRI研制出机器人Shakey 具有运动、感知和问题求解能力 1973年：

16、斯坦福大学，MYCIN诊断和治疗细菌感染性血液病的专家系统,第三阶段（60年代中80年代末）：知识工程时代 专家系统 自然语言处理 知识工程 知识工程席卷全球 各国发展计划 日本五代机计划 美国MCC计划 英国ALVEY计划 法国UNIKA计划 中国863计划,人工智能历史,自然语言处理, ,人工智能历史,第三阶段（60年代中80年代末）：知识工程时代 专家系统 自然语言处理 知识工程席卷全球 各国发展计划: 日本五代机(智能计算机)计划 美国MCC计划 英国ALVEY计划 法国UNIKA计划 中国863计划,人工智能历史,遇到的困难： 知识获取的瓶颈问题,人工智能历史,第四阶段（80年代中-90年代初）：新的神经元网络时代 BP网，解决了多层网络的学习问题 Hopfield网，成功求解了旅行商问题 存在问题： 理论依据 解决大规模问题的能力 新的动向